H - Electricity – 04 – H
Patent
H - Electricity
04
H
H04H 60/35 (2009.01) H04H 60/63 (2009.01) G06F 15/18 (2006.01) G06N 7/02 (2006.01) G06Q 30/00 (2006.01)
Patent
CA 2651169
A targeted advertising system uses a machine learning tool to select an asset for a current user of a user equipment device, for example, to select an ad for delivery to a current user of a digital set top box in a cable network. The machine learning tool first operates in a learning mode to receive user inputs and develop evidence that can characterize multiple users of the user equipment device audience. In a working mode, the machine learning tool processes current user inputs to match a current user to one of the identified users of that user equipment device audience (Fig 8, Bl 1202). Fuzzy logic may be used to improve development of the user characterizations, as well as matching of the current user to those developed characterizations. In this manner, targeting of assets can be implemented not only based on characteristics of a household but based on a current user within that household (Fig 8, Bl 1214).
L'invention concerne un système publicitaire ciblé utilisant un outil d'apprentissage automatique pour sélectionner un bien pour un utilisateur actuel d'un dispositif d'équipement d'utilisateur, par exemple, pour sélectionner une publicité pour la livraison à un utilisateur actuel (1302) d'un boîtier décodeur numérique (1304) dans un réseau câblé. L'outil d'apprentissage automatique fonctionne d'abord dans un mode d'apprentissage pour recevoir des entrées d'utilisateur (1310) et développer une indication qui peut caractériser des utilisateurs multiples de l'auditoire du dispositif d'équipement d'utilisateur. Dans un mode de fonctionnement, l'outil d'apprentissage automatique traite des entrées d'utilisateurs actuels pour faire correspondre un utilisateur actuel (1302) à un des utilisateurs identifiés de cet auditoire du dispositif d'équipement d'utilisateur. Une logique floue peut être utilisée pour améliorer le développement des caractérisations de l'utilisateur, ainsi que la correspondance de l'utilisateur actuel avec ces caractérisations développées. De cette manière, le ciblage de biens peut être mis en oevre non seulement sur la base des caractéristiques d'un ménage mais aussi sur la base d'un utilisateur actuel dans ce ménage.
Cox Earl
Peterson Alden Lloyd II
Sheehan Patrick M.
Invidi Technologies Corporation
Sim & Mcburney
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-2015787